經過我們長期與醫院/診所/醫師合作後發現,AI技術的落落地化實際在真實使用場景的最基本需求是: a. AI要是不影響的原本操作流程並且透過自動化流程的方式來減少醫師的工作量 b. AI必須要是輕便使用,且能給出又快又準的結果 c. 要能彈性使用在各種場域,盡可能不受時空間限制 只有做到這些才能透過AI將此項篩檢真正落地化到智慧醫療輔助醫師的程度! 極致輕量化的邊緣AI解決方案(Plug and Play Mobile AI Solution) 戴克智慧,透過將輕量化且高效的AI架構可以彈性的運行在使用者需求的裝置上(小到如輕便型的手機或平板,嵌入式系統,再到電腦與伺服器等),並且各式各樣的醫療器材可以透過有線或無線的方式連接上具AI分析能力裝置,就能直接獲得高效能的AI分析服務! 透過這樣的作法,我們將可以做到: 高彈性的邊緣AI運算,不須連網,提高資料安全性,AI分析服務延伸至各種使用場域。 提供高精準(優於目前同領域AI)、高速運算(領先目前同領域AI達到250%加速)、低功耗(僅目前同領域AI的0.5倍功耗)之AI分析的優勢,對於邊緣運算來說是相當有用的優勢。 解決了醫師的痛點,大幅降低了各項醫療篩檢的難度門檻,與大幅提升效率! 1. 解決了專業醫師手動標註與製作報告麻煩耗時,達700%效率加速! 2. 很好的輔助新手醫師在操作醫療篩檢時,可以快速找到目標位置需求,達800%效率加速! 團隊成員主要畢業於頂尖大學,透過長期與醫療院所合作,團隊成員過去已在醫療影像領域全球獲獎相關紀錄有以下: 1. Diabetic Foot Ulcer Segmentation (HarDNet-DFUS) - Ranked No.1 - 2022 MICCAI DFUC 2. Brain Tumor Segmentation (HarDNet-BTS) - 8th place(1200+ teams) in validation phase - BraTS 2021, MICCAI 3. Polyp Segmentation (HarDNet-MSEG) - Ranked No.1 - “Paper with Code” in 2021 - Ranked No.1 - Adaptive Computing Challenge 2021, AMD-Xilinx - The only 1 polyp detection AI library serving in AMD-Xilinx AI Library - Ranked No.2 - MedAI 2021 in instrument segmentation - Ranked No.3 - MedAI 2021 in polyp segmentation - Top Five - EndoCV 2022 final round 目前已與多家醫療器材儀器商合作整合切入市場。 期待有相關背景之專業人才的加入!